কিছু রোগীদের একাধিকবার পরিমাপ করা

Question

আমি একটি ক্লিনিকাল স্টাডি পরিচালনা করছি যেখানে আমি রোগীদের একটি নৃতাত্ত্বিক পরিমাপ নির্ধারণ করি। আমি জানি যে রোগী প্রতি আমার একটি পরিমাপ যেখানে পরিস্থিতিটি পরিচালনা করতে হয়: আমি একটি মডেল তৈরি করি, যেখানে আমার এলোমেলো নমুনা রয়েছে$X_1,\dots,X_n$ কিছু ঘনত্ব থেকে $f_\theta$, এবং আমি সাধারণ জিনিসগুলি করি: নমুনার সম্ভাবনা লিখুন, প্যারামিটারগুলি অনুমান করুন, আত্মবিশ্বাসের সেটগুলি নির্ধারণ করুন এবং হাইপোথিসিস পরীক্ষা করুন, বা বস যদি না দেখেন তবে কিছু বায়েশীয় বিশ্লেষণও করুন। ;-)

আমার সমস্যাটি হ'ল কিছু রোগীর জন্য আমাদের একাধিক পরিমাপ থাকে, কারণ আমরা বিশ্বাস করি যে যখন এটি সম্ভব হয় তখন একাধিক গবেষক পরিমাপক ডিভাইসটি পরিচালনা করে নেওয়া ভাল ধারণা (কিছু সময় আমাদের কেবলমাত্র একজন গবেষক ক্লিনিকে কাজ করছেন) )। অতএব, কিছু রোগীর জন্য আমাদের এক গবেষক দ্বারা তৈরি একটি পরিমাপ, অন্য নমুনা ইউনিটের জন্য আমাদের দুটি পৃথক গবেষক দ্বারা তৈরি দুটি ব্যবস্থা রয়েছে, ইত্যাদি। প্রশ্নের পরিমাপটি হ'ল নির্দিষ্ট ত্বকের ভাঁজগুলির বেধ।

আমার প্রশ্ন: কোন ধরণের পরিসংখ্যানের মডেল আমার সমস্যার জন্য যথেষ্ট?

Comments

আগ্রহের প্রশ্নগুলি নির্দিষ্ট গবেষকদের সাথে সম্পর্কিত না হলে এবং কারা কোনটি পরিমাপ করেছে তা জানাতে আপনার কাছে তথ্য রয়েছে, আপনি কোনও 'গবেষক' এলোমেলো প্রভাবের সাথে মিশ্র মডেলগুলির দিকে তাকিয়ে থাকতে পারেন (যা গবেষকের মতো বিষয়গুলির জন্য অ্যাকাউন্টে ছোট থাকতে পারে তবে সামঞ্জস্যপূর্ণ পক্ষপাতিত্ব, উদাহরণস্বরূপ)।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

কোন গবেষক কোন পরিমাপ করেছেন তার তথ্য আপনার কাছে রয়েছে? আপনি কি মনে করেন যে কিছু গবেষণা সিস্টেমেটিক ত্রুটি করে? বা কিছু গবেষক অন্যদের চেয়ে আরও সঠিকভাবে পরিমাপ করেন?

— ব্যবহারকারী31264

অনুশীলনে, আপনি প্রায় একই সময়ে একই রোগী পরিমাপ গবেষকদের মধ্যে বড় পার্থক্য খুঁজে পান?

— এডিএম

ঠিক যেমন @ গ্লেন_ বি আমার মনে হয় আপনার মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলি দেখে নেওয়া উচিত, এটি সম্ভবত একটি সূচনা হতে পারে: stats.stackexchange.com/questions/166434/…

Answer 1

জেনারালিজিবিলিটি থিওরি বা তার বইয়ের ব্রেইনন (1992) এর কাগজটি দেখুন , "জেনারেলাইজিবলिटी থিওরি" (2010, স্প্রঞ্জার) শিরোনাম । ব্রেনান জিএনটি আনোভা ব্যবহার করে লিখেছেন, তবে মিশ্র মডেলগুলি একইভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে - এবং অনেকে এগুলিকে আরও সাম্প্রতিক পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করবেন।

আপনি ক্রস-শ্রেণিবদ্ধ ডেটাগুলির জন্য একটি মিশ্র মডেল সম্পর্কে ভাবতে পারেন (উদাঃ রাউডেন বুশ, 1993 )। বলুন তো আছে$N$ দ্বারা রোগীদের দ্বারা পরিমাপ $R$ গবেষক এবং আপনার পরিমাপ হিসাবে চিহ্নিত করা হয় $X_{ij}$ জন্য $i = 1,...,N$ এবং $j = 1,...,R$। এই ক্ষেত্রে, পরিমাপের ফলে রোগীদের এবং গবেষকদের উভয়ই প্রভাব রয়েছে, গবেষকরা "নেস্টেড" (একক রোগীর একাধিক ব্যবস্থা) এবং গবেষকরা রোগীদের "নেস্টেড" (প্রতিটি রোগীর জন্য একাধিক পরিমাপ) করেন, তাই

$$X_{ij} = \beta_0 + b_i + b_j + \varepsilon_{ij}$$

কোথায় $\beta_0$ একটি স্থির ইন্টারসেপ্ট (যদি ডেটা কেন্দ্রিক না হয়), $b_i$ রোগী এলোমেলো প্রভাব (র্যান্ডম ইন্টারসেপ্ট) এবং $b_j$ একটি গবেষক এলোমেলো প্রভাব, যখন $\varepsilon_{ij}$একটি ত্রুটি শব্দ। Lme4 এ হবে

x ~ (1|patient) + (1|researcher)

আপনি ব্যবহার করতে এই পদ্ধতির প্রসারিত করতে পারে $X$ একটি স্বাধীন পরিবর্তনশীল হিসাবে বা একটি শ্রেণিবদ্ধ বায়েশিয়ান মডেল সংজ্ঞায়িত করুন যেখানে আপনি পরিবর্তনশীলতার উভয় উত্সকে অন্তর্ভুক্ত করবেন।

Answer 2

আমি এটির জন্য এক ঝাঁকুনি নেব যদিও আমি কেবল একটি গাণিতিক মডেল সরবরাহ করতে পারি, কারণ আমি কিছুটা গণিতের ঘোর, কিন্তু কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই।

কলম্যান ফিল্টারগুলি একাধিক ইনপুট এবং অনুপস্থিত তথ্য দিয়ে রাষ্ট্রের অনুমান পরিচালনা করতে পারে।

যদি আমি ইঞ্জিনিয়ারদের কাছে এটি দেখাতে হত তবে তারা অপারেটর-টু-অপারেটরের পরিবর্তনশীলতা নেই তা দেখানোর জন্য আমার পরিমাপ-প্রযুক্তিবিদদের মধ্যে ব্যবস্থার পরিবর্তনশীলতা প্লট তৈরি করতে হবে। তারা জোড় হিসাবে দুটি পরিমাপ আচরণ করবে। পরিসংখ্যান ভাবেন এই ভাল। অপারেটর থেকে অপারেটরের পরিবর্তনশীলতা যদি নগন্য ছিল তবে আমি প্রত্যেকটির সাথে একক লাইন হিসাবে আমার ডেটা তৈরি করতে পারি।

• [... পরিমাপ_1 ... ফলাফল]
• [... পরিমাপ 2 ... ফলাফল]

যদি কেবল একজন টেকনিশিয়ান পরিমাপ করেন তবে কেবলমাত্র এক লাইনের ডেটা থাকবে would

অন্যথায়, আমি ডেটা মধ্যে অপারেটর একটি ইঙ্গিত পেতে চাই

• [... অপারেটরনেম পরিমাপ ... ফলাফল]

প্রতিটি অপারেটরের একই পরিমাপের পার্থক্যটি যদি আপনি চিহ্নিত করতে পারেন তবে আপনি এটির মডেলটিতে অ্যাকাউন্ট করতে পারেন। আপনি যদি অপারেটরের কোনও সূচক সরবরাহ না করেন, যখন এটি পরিবর্তনশীলতার একটি উল্লেখযোগ্য উত্স হয় ... এটি কোনও সমস্যা হতে পারে।

ডেটা মডেল গণিতের মডেলকে অবহিত করে। আমি মনে করি এই অঞ্চলে জিএলএম এর ভাল ফলাফল হয়েছে had http://www.uta.edu/faculty/sawasthi/Statistics/stglm.html

Answer 3

আমি এই প্রশ্নে অন্য একটি ক্ষেত্র থেকেও আসছি। নির্বিশেষে, আমার কাছে মনে হচ্ছে একাধিক লোকের পরিমাপের ডিভাইসটি ব্যবহার করার উদ্দেশ্যটি কি পরিমাপের ত্রুটির জন্য অ্যাকাউন্ট করতে সক্ষম হবে? আপনি যা করতে চাইছেন তা যদি আমি বুঝতে আমার সঠিক হয়ে থাকে তবে এটি স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং (এসইএম) এর ক্ষেত্রে মনে হচ্ছে, যা আপনাকে পরিমাপের ত্রুটিমুক্ত মডেল চালানোর অনুমতি দেয়। আপনি যদি এফআইএমএল অনুমানের কৌশল ব্যবহার করেন তবে SEM আপনার অনুপস্থিত ডেটাটির জন্য অ্যাকাউন্ট করতে পারে, আপনার অনুপস্থিত তথ্য (যেমন, কমপক্ষে এলোমেলোভাবে অনুপস্থিত) সম্পর্কে সাধারণ অনুমান করতে হবে। আরসিটি সেটিংসে এসইএম মডেলগুলি ক্রমবর্ধমান ব্যবহার করা হয়েছে, সুতরাং এই কৌশলটি ব্যবহার করা অস্বাভাবিক হবে বলে আমি মনে করি না। আমার কাছে থাকা প্রশ্নটি হ'ল: আপনার কাছে কি সঠিকভাবে চিহ্নিতযোগ্য SEM মডেল তৈরি করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য রয়েছে?